सांख्यिकी और बिग डेटा

मेरे पास सामान्य वितरण के दो प्रायिकता घनत्व कार्य हैं: f1(x1|μ1,σ1)=1σ12π−−√e−(x−μ1)22σ21f1(x1|μ1,σ1)=1σ12πe−(x−μ1)22σ12f_1(x_1 \; | \; \mu_1, \sigma_1) = \frac{1}{\sigma_1\sqrt{2\pi} } \; e^{ -\frac{(x-\mu_1)^2}{2\sigma_1^2} } तथा f2(x2|μ2,σ2)=1σ22π−−√e−(x−μ2)22σ22f2(x2|μ2,σ2)=1σ22πe−(x−μ2)22σ22f_2(x_2 \; | \; \mu_2, \sigma_2) = \frac{1}{\sigma_2\sqrt{2\pi} } \; e^{ -\frac{(x-\mu_2)^2}{2\sigma_2^2} } मैं और बीच पृथक्करण की संभाव्यता घनत्व फ़ंक्शन की तलाश कर रहा हूं …

21 distributions  normal-distribution  distance 

मैंने अलग-अलग बाइनरी वर्गीकरण एल्गोरिदम पर एक ही डेटासेट के साथ 10-गुना क्रॉस सत्यापन चलाया, और माइक्रो और मैक्रो औसत परिणाम दोनों प्राप्त किए। यह उल्लेख किया जाना चाहिए कि यह एक बहु-लेबल वर्गीकरण समस्या थी। मेरे मामले में, सच्चे नकारात्मक और सकारात्मक सकारात्मक को समान रूप से तौला जाता …

21 machine-learning  cross-validation 

कई प्रतिगमन के लिए मानक मॉडल पर विचार करें जहां ε ~ एन ( 0 , σ 2 मैं nY=Xβ+εY=Xβ+εY=X\beta+\varepsilon , तो सामान्य, homoscedasticity और सभी पकड़ त्रुटियों की uncorrelatedness।ε∼N(0,σ2In)ε∼N(0,σ2In)\varepsilon \sim \mathcal N(0, \sigma^2I_n) मान लीजिए कि हम के विकर्ण के सभी तत्वों के लिए एक ही छोटी राशि जोड़कर …

21 regression  assumptions  ridge-regression 

मैं सामान्यीकृत रैखिक मॉडल को गिनती डेटा के कुछ सेटों में फिट करने की कोशिश कर रहा हूं जो कि अतिविशिष्ट नहीं हो सकते हैं। EVON और विचरण के साथ दो विहित वितरण जो यहां लागू होते हैं, पोइसन और नकारात्मक द्विपद (नेगबिन) हैंμμ\mu वीएक आरपी= μवीएआरपी=μVar_P = \mu वीएक …

21 r  generalized-linear-model  negative-binomial  poisson-regression  quasi-likelihood 

क्यों "क्षणों की विधि" में, हम बिंदु अनुमानक खोजने के लिए जनसंख्या के क्षणों के लिए नमूना क्षणों की बराबरी करते हैं? इसके पीछे तर्क कहाँ है?

21 intuition  method-of-moments 

अधिकांश शास्त्रीय क्लस्टरिंग और डायमेंशन कम करने वाले एल्गोरिदम (पदानुक्रमित क्लस्टरिंग, प्रिंसिपल कंपोनेंट एनालिसिस, के-मीन्स, सेल्फ-ऑर्गनाइजिंग मैप्स ...) विशेष रूप से न्यूमेरिक डेटा के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, और उनके इनपुट डेटा को यूक्लिडियन स्पेस में पॉइंट के रूप में देखा जाता है। यह निश्चित रूप से एक समस्या …

21 clustering  dimensionality-reduction  distance  self-organizing-maps  mixed-type-data 

मैं यादृच्छिक डेटा के SVD परिणाम में एक बहुत ही अजीब व्यवहार का निरीक्षण करता हूं, जिसे मैं Matlab और R दोनों में पुन: उत्पन्न कर सकता हूं। यह LAPACK लाइब्रेरी में कुछ संख्यात्मक मुद्दे जैसा दिखता है; क्या यह? मैं शून्य माध्य और पहचान सहसंयोजक के साथ आयामी गाऊसी …

21 pca  svd  linear-algebra  numerics 

मेरे पास 383 नमूने हैं जिनमें कुछ सामान्य मूल्यों के लिए भारी पूर्वाग्रह है, मैं इस मतलब के लिए 95% सीआई की गणना कैसे करूंगा? जिस CI की मैंने गणना की है वह रास्ता बंद लगता है, जो मुझे लगता है क्योंकि मेरा डेटा हिस्टोग्राम बनाते समय वक्र की तरह …

21 confidence-interval  mean 

जब मैं अपने डेटा का हिस्टोग्राम प्लॉट करता हूं, तो इसके दो शिखर होते हैं: क्या इसका मतलब एक संभावित बहु-मोडल वितरण है? मैं dip.testआर ( library(diptest)) में भाग गया , और आउटपुट है: D = 0.0275, p-value = 0.7913 मैं यह निष्कर्ष निकाल सकता हूं कि मेरे डेटा में …

21 r  hypothesis-testing  distributions  self-study  histogram 

मेरे द्वारा उपयोग किए जा रहे पाठ के अनुसार, अवशिष्ट के विचलन का सूत्र निम्न द्वारा दिया गया है:ithithi^{th} σ2(1−1n−(xi−x¯¯¯)2Sxx)σ2(1−1n−(xi−x¯)2Sxx)\sigma^2\left ( 1-\frac{1}{n}-\frac{(x_{i}-\overline{x})^2}{S_{xx}} \right ) मुझे यह विश्वास करना कठिन है क्योंकि अवशिष्ट, प्रेक्षित मूल्य और सज्जित मूल्य के बीच का अंतर है ; यदि कोई अंतर के विचरण की गणना …

21 regression  variance  residuals 

जब कंप्यूटिंग एआईसी, AIC=2k−2lnLAIC=2k−2lnLAIC = 2k - 2 ln L k का अर्थ है 'मापदंडों की संख्या'। लेकिन एक पैरामीटर के रूप में क्या मायने रखता है? तो उदाहरण के लिए मॉडल में y=ax+by=ax+by = ax + b क्या ए और बी को हमेशा मापदंडों के रूप में गिना जाता …

21 aic 

मैं इनपुट के कुछ मापदंडों के साथ अपने डेटा के लिए एक बहु रैखिक प्रतिगमन मॉडल फिट करने की कोशिश कर रहा हूं, 3 कहते हैं। एफ( x )एफ( x )= ए एक्स1+ बी एक्स2+ सीएक्स3+ dया= ( ए बी सी )टी( x)1 एक्स2 एक्स3) + ड(मैं)(Ii)(i)F(x)=Ax1+Bx2+Cx3+dor(ii)F(x)=(A B C)T(x1 x2 …

21 regression  data-visualization  multiple-regression  communication 

क्या ऐसा है कि मानकीकरण में विचरण को जाना जाता है जबकि छात्रकरण में इसे ज्ञात नहीं है और इसलिए इसका अनुमान है? धन्यवाद।

21 standardization 

मैं एक गणितज्ञ स्व-अध्ययन के आँकड़े और विशेष रूप से भाषा के साथ संघर्ष कर रहा हूँ। मैं जिस पुस्तक का उपयोग कर रहा हूं, उसमें निम्नलिखित समस्या है: एक यादृच्छिक चर को रूप में दिया गया है, जिसे Alpha साथ वर्गीकृत किया गया है । (बेशक, आप इस प्रश्न …

21 maximum-likelihood 

मैं GMM के लिए EM एल्गोरिथ्म और GMM और k- साधनों के बीच संबंध पर बिशप पढ़ रहा हूं। इस पुस्तक में यह कहा गया है कि k- साधन GMM का एक कठिन संस्करण है। मैं सोच रहा हूँ कि इसका मतलब यह है कि अगर मैं जिस डेटा को …

21 clustering  data-mining  k-means  gaussian-mixture